综述：面向通用智能体的世界模型导论
原文标题：An Introduction to World Models for Generalist Agents
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论文从部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）出发，梳理世界模型与经典控制、动力系统、信号处理及强化学习的联系。文章区分预测动力学模型、学习式模拟器与联合生成未来观测和动作的模型，强调其知识表示、学习目标与决策支持方式，并讨论世界建模与策略学习可通过条件预测统一。
- 问题
- 世界模型概念模糊，缺乏面向通用智能体的统一定义与定位。
- 方法
- 从 POMDP 出发串联经典控制、动力系统、信号处理与强化学习，按知识表示与学习目标分类世界模型，并说明其可与策略学习通过条件预测统一。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为构建通用智能体的团队提供概念框架，帮助判断该用预测动力学模型、学习式模拟器还是联合生成模型。
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